姿勢特徴のn-gram表現を用いた人物行動による物体認識(一般セッション,Computational Photography)
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概要
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近年,物体認識のアプローチの一つとして,物体を扱う人物の行動を観察することで物体を認識する方法が試みられている.一方で,文書認識手法の一つとして,文書中の語の出現頻度に基づきBag-of-Featuresの手法が提案されている.本研究では,人物行動による物体認識の手法として,n-gramを用いたBag-of-Featuresによる手法を提案する.まず,画像系列の各フレームに対応する人物の姿勢をHOG特徴量により表現し,更にこれを記号に置き換える.そして,得られた記号系列からn-gramを抽出し,認識対象の物体をn-gramの集合とみなすことで対象物体を学習する.本報告では物体を認識する実験を行ない,その有効性を確認した.
- 2010-11-11
著者
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